数据可视化Python实现超详解【数据分析】

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Python 初阶
Python–语言基础与由来介绍
Python–注意事项
Python–语句与众所周知
数据清洗前 基本技能
数据分析—技术栈和开发环境搭建
数据分析—Numpy和Pandas库基本用法及实例
数据可视化前 必看
数据分析—三前奏：获取/ 读取/ 评估数据
数据分析—数据清洗操作及众所周知
数据分析—数据整理操作及众所周知
数据分析—统计学基础及Python具体实现

可视化介绍

可视化是数据分析中 很重要 的一个环节

一图胜千言
- 发现隐藏的关系、趋势、影响
- 可视化本身也是一种探索数据，分析数据的方式
可视化中的图表可从维度主要分为一维图表和二维图表和多维图表及互相对比图表

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主要用的库为：seaborn和matplotlib
- 在cmd中安装pip install seaborn和pip install matplotlib

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阿里云的镜像源：

pip config set global.index-url https://mirrors.aliyun.com/pypi/simple/

在jupyter中导入
- import seaborn as sns
- import matplotlib.pyplot as plt
  - 大部分我们使用的功能都在pyplot的子模板下

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一维图表

一维图表

直方图 Histogram
- 表示数据分布
  - 有助于展示数据频率分布
- 横轴：数据范围
- 纵轴：个数
- 即一个数值变量.

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sns.histplot（变量名）

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密度图 KernelDensity
- 表示数据分布
  - 用平滑的曲线，更易看出分布形状

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sns.kdeplot（变量名）

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箱型图 BoxPlot

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其中上界为最大值或者上界等于第三四分位数加上1.5×四分位距，跟上界进行比较，谁小取谁，作为上界

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其中下界为最小值或者下界等于第一四分位数减去1.5×四分位距，跟下界进行比较，谁大取谁，作为下界

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这样做的好处是可以帮助我们发现数据当中的异常值

sns.boxplot（变量名）

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小提琴图 ViolinPlot
- 结合了密度图、直方图、箱形图
- 横轴：数据分布
- 纵轴：概率密度

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sns.violinplot（变量名）

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补充的话

上述这些一维图表中参数可以传入DataFrame
（DataFrame名，x=" “，y=” "）
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若要更改一维图表中的标题标签
plt.title（" "）
更改 x轴标签
plt.xlabel（" "）
更改 y轴标签
plt.ylabel（" "）

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因为matplotlib库中默认的字体，它不支持中文，所以要自己手动更换支持中文的字体
查看支持中文的字体，如下:

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
from matplotlib.font_manager import FontManagerfont_manager = FontManager()
print(set(f.name for f in font_manager.ttflist))

更换字体，如下:

matplotlib.rc("font",family='Heiti TC')

二维图表

折线图 LinePlot
- 用于展示连续间隔或时间跨度上数值的变化，从而看出趋势变化
- 两个 数值变量
- 加一个颜色，即可多表示一个分类变量

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sns.lineplot（data=DataFrame名，x=" “，y=” "）

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饼图 PiePlot
- 展示各个分类对应数值之间的比例
- 一个分类变量，一个数值变量

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plt.pie（DataFrame名[“数值变量列]”，labels=DataFrame名[“分类变量列”]）
- autopct="%.1f%%" 该参数可以显示百分比，%可以告诉系统，这是用来展示格式字符串，%%告诉系统，这是百分比结尾

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